[스프링] 스프링 데이터 카산드라와 몽고디비의 데이터 모델링 비교
목차
소개
스프링은 다양한 데이터베이스를 지원하는데, 스프링 데이터 모듈을 통해 데이터베이스에 대한 액세스 및 조작이 가능하다. 스프링 데이터 모듈을 사용하여 몽고디비와 카산드라의 데이터 모델링과 관련된 기능을 비교해보자.
데이터 모델링
데이터 모델링은 애플리케이션의 성능과 확장성을 결정하는 중요한 요소이다. 몽고디비는 JSON 형식의 문서를 저장하고, 문서간의 관계를 나타내는데 잘 맞는다. 카산드라는 테이블 형식의 데이터 모델을 사용하여 복잡한 관계 및 쿼리 처리에 유리하다.
// 몽고디비 데이터 모델링 예시
@Document
public class Book {
@Id
private String id;
private String title;
private List<String> authors;
// ...
}
// 카산드라 데이터 모델링 예시
@Table
public class Book {
@PrimaryKey
private UUID id;
private String title;
@Frozen
private Set<Author> authors;
// ...
}
쿼리 언어
몽고디비는 자바스크립트 기반의 find 메서드를 사용하여 쿼리를 수행한다. 반면에 카산드라는 CQL(Command Query Language)을 사용하여 쿼리를 수행한다. CQL은 명시적인 스키마 및 고유한 데이터 모델링을 강조하여 데이터 모델링 후 쿼리 작성이 용이하다.
// 몽고디비 쿼리 예시
Query query = new Query();
query.addCriteria(Criteria.where("title").is("Spring in Action"));
List<Book> books = mongoTemplate.find(query, Book.class);
// 카산드라 쿼리 예시
SimpleStatement statement = QueryBuilder.select().from("books").where(QueryBuilder.eq("title", "Spring in Action"));
ResultSet resultSet = session.execute(statement);
인덱싱
몽고디비는 텍스트 검색 및 복합 인덱스를 제공하고, 카산드라는 보조 인덱스를 제공한다. 몽고디비는 다양한 쿼리 유형에 유연하게 대응할 수 있지만, 복합 인덱스 사용시 잘못된 인덱싱은 성능 문제를 초래하므로 주의가 필요하다.
결론
데이터 모델링, 쿼리 언어, 인덱싱 등의 측면에서 몽고디비와 카산드라는 각각 장단점을 가지고 있다. 애플리케이션의 요구사항과 성능을 고려하여 적절한 데이터베이스를 선택하는 것이 중요하다.
본 포스트에서는 스프링 데이터 카산드라와 몽고디비의 데이터 모델링을 비교해보았다. 데이터 모델링, 쿼리 언어, 인덱싱을 고려하여 데이터베이스를 선택하고 애플리케이션의 성능을 향상시키는 것이 중요하다.